Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Проблемы управления предприятиями по производству обоев 15
1.1. Проблемы развития предприятий по производству обоев 15
1.2. ОАО «Саратовские обои» - крупнейший российский производитель обоев. Этапы развития. Современное состояние 26
1.3. Схема производства на ОАО «Саратовские обои» 31
1.4. Процессное управление - современный подход к управлению сложными производствами 36
1.4.1. Основные понятия и принципы процессного управления 36
1.4.2. Основные функции процессного менеджмента 46
1.5. Основные модели бизнес-процессов. Особенности моделей бизнес-процессов на предприятиях по производству обоев - 60
Глава 2. Методология применения имитационного моделирования в задачах управления промышленными предприятиями 65
2.1. Классификация экономико-математических моделей 65
2.2. Преимущества имитационного моделирования 73
2.3. Структура моделирующего алгоритма метода имитационного моделирования 78
2.4. Отображение подходов в имитационном моделировании на шкале уровня абстракции: системная динамика, дискретно-событийное моделирование, агентное моделирование 82
2.5. Методология дискретно-событийного имитационного моделирования 88
2.6. Объектно-ориентированный подход в дискретно-событийном имитационном моделировании. Система GPSS World 92
Глава 3. Разработка системы имитационного моделирования для решения задач совершенствования управления предприятиями по производству обоев
3.1. Применение модели бизнес-процесса с кооперативными связями для описания обойного предприятия. Состав системы имитационного моделирования 97
3.2. Подготовка исходных данных и обработка результатов применения технологий имитационного моделирования с помощью методов математической статистики 103
3.2.1. Проблема сбора статистических данных для получения оценок характеристик случайных величин, моделируемых с помощью технологий имитационного моделирования 103
3.2.2. Теоретические основы нахождение вероятностных распределений по наблюдаемым данным 108
3.2.3. Нахождение вероятностных распределений показателей, использованных при имитационном моделировании (по данным ОАО «Саратовские обои») 114
3.3. Программа на языке GPSS World для имитации производства печатных форм для производства обоев 127
3.4. Результаты имитационного моделирования производства печатных форм 136
3.5. Результаты применения метода Монте-Карло (статистических испытаний) в задаче имитационного моделирования производства печатных форм... 144
3.6. Экономическая оценка эффективности применения метода имитационного моделирования 155
Заключение 158
Библиографический список использованной литературы.
- ОАО «Саратовские обои» - крупнейший российский производитель обоев. Этапы развития. Современное состояние
- Основные функции процессного менеджмента
- Структура моделирующего алгоритма метода имитационного моделирования
- Теоретические основы нахождение вероятностных распределений по наблюдаемым данным
Введение к работе
Актуальность работы. Переход к рыночной экономике, происшедший в России в 90-е годы прошлого века, сам по себе сразу не решает все проблемы и автоматически не создает благоприятные условия в деятельности предприятий. Этот процесс, наоборот, порождает ряд проблем на всех уровнях управления - стратегическом, тактическом, оперативном (производственно-технологическом).
Экономические исследования отечественных ученых, проводившиеся в 90-х годах прошлого века, были в большей степени сосредоточены на проблемах стратегического уровня управления промышленными предприятиями. В первую очередь решались вопросы смены организационно-правового статуса предприятий, выбора формы собственности, реструктуризации, диверсификации спектра выпускаемой продукции. Такие направления исследования были обусловлены реальными процессами, проходившими в экономике. К тому же предприятия не имели опыта стратегического планирования, поскольку в «эпоху административно-командной экономики» эта функция была прерогативой отраслевых министерств.
Однако решение стратегических проблем (как в теории, так и на практике) во многих случаях не дало требуемых результатов. В настоящее время на мировом рынке российские предприятия реально конкурентоспособны, в основном, в отраслях, связанных с переработкой природных ресурсов, производством военно-космической продукции, а также в очень немногих областях фундаментальной науки. Для большинства российских промышленных предприятий все еще характерны устаревшие производственные фонды и технологии, недостаточная квалификация кадров, нехватка оборотных средств, и, в конечном итоге, для инвестиций в развитие предприятий недостаточно финансовых средств. По данным Госкомстата РФ степень износа основных фондов в промышленности возросла с 1995 по 2005 гг. с 46,2% до 50,6%. Темпы роста индекса физического объема инвестиций в основной капитал имеют с 2002 года тенденцию к замедлению.
Все это свидетельствует о том, что проведенные рыночные реформы пока не достигли в полной мере важнейшей цели - привлечения инвесторов (как отечественных, так и зарубежных) в российскую промышленность.
Все сказанное непосредственно относится и к предприятиям по производству обоев. Значение этой группы предприятий значительно возросло в последние годы в связи с реализацией Национального проекта по обеспечению населения доступным жильем. Однако выполнение этого проекта тормозится нехваткой строительных материалов необходимого качества по разумным ценам, в том числе, такого важного отделочного материала, как обои.
Производство обоев в России сосредоточено, в основном, на восьми предприятиях, испытывающих острую конкуренцию со стороны зарубежных производителей. Надо отметить, что пока они эту конкурентную борьбу проигрывают. Так, доля отечественных обоев на российском рынке с 2001 г. по 2005 г. упала с 76,7% до 52,63%. Объем производства за этот же период упал с 129 до 91,5 млн. условных рулонов.
Инвесторы будут вкладывать финансовый и интеллектуальный капитал в развитие предприятий только в том случае, если предприятие докажет эффективность капитальных вложений. Важнейшее доказательство такой эффективности - четкое функционирование системы управления предприятием на всех уровнях.
Производственно-технологический уровень управления предприятием является важнейшим, базовым для тактического и стратегического уровней.
Специфика управления предприятием по производству обоев обусловлена наличием существенных факторов неопределенности, затрудняющих реализацию такой важнейшей функции управления, как планирование. Суть дела заключается в том, что типичное предприятие по производству обоев имеет два совершенно разнородных по технологии производства - основное (печать обоев) и вспомогательное (изготовление печатных форм). Качество печатных валов - основной фактор (наряду с качеством бумаги и красителей), определяю-
щий конкурентоспособность продукции. Для печатных валов характерен сравнительно небольшой средний срок службы, а также высокая вариабельность этого показателя.
Обширная номенклатура используемых в производстве обоев рисунков, неопределенность показателя срока службы отдельного печатного вала чрезвычайно затрудняют планирование производства валов. В результате на предприятии возможно возникновение одной из двух неблагоприятных ситуаций:
- приостановка печати обоев в связи с отсутствием необходимых типов
валов;
- «омертвление» капитала в случае, когда печатные валы изготавлива
ются с «излишним запасом».
Отметим, что данная проблема - лишь одна из многих (но наиболее острая) проблем, возникающих при управлении обойным производством.
Для совершенствования планирования в условиях неопределенности необходимо использовать методы математического моделирования. Это относится не только к рассматриваемому типу промышленных производств. В настоящее время экономическая теория на микро- и макроуровнях не может не включать в себя математические модели и методы как естественные и необходимые элементы. Однако в случаях, когда существенны факторы неопределенности, классические экономико-математические методы мало в чем помогают при решении задач управления предприятием. Альтернативой классическим экономико-математическим моделям являются имитационные модели. Идея метода имитационного моделирования (МИМ) состоит в том, что вместо аналитического описания взаимосвязей между входами, состояниями и выходами исследуемой системы строят алгоритм, отображающий последовательность развития процессов внутри исследуемого объекта, а затем «проигрывают» поведение объекта на персональном компьютере (ПК).
Основные идеи МИМ были сформулированы еще в 60-е годы прошлого века. Однако только с появлением в последнее десятилетие систем имитацион-
7
ного моделирования нового поколения (например, объектно-
ориентированного визуального инструментального средства GPSS World (2000 г.)) появилась реальная возможность практического применения данного подхода.
В связи с этим актуальной является решение проблемы по созданию информационных систем для поддержки процессов управления на промышленных предприятиях, базирующихся на методах имитационного моделирования.
Степень разработанности проблемы. В XX веке математические методы моделирования в экономике применялись широко и эффективно во многих странах мира (Д. Хикс, Р. Солоц, Д. Неш, В. Леонтьев, П. Самуэльсон, Л. Канторович, А. Гранберг, Н. Моисеев, В. Крючков, К. Гофман, Ю. Овсиенко, А. Андрейчиков, Р. Косенков, М. Красе и другие).
Метод имитационного моделирования развивался в работах Р. Шеннона, А. Лоу, В. Кельтона, Т. Дж. Шрайбера, Б. Советова, В. Боева, В. Томашевского, А. Борщева, Ю. Карпова.
Вопросам применения технологий имитационного моделирования для решения задач совершенствования управления промышленными, транспортными и торговыми предприятиями посвящены работы Б. Гнеденко, А. Емельянова, С. Кокса, Б. Шмидта, С. Конюха, В. Девяткова, В. Марлея, И. Поспелова, Ю. Толуева и многих других.
Появление в 90-е годы прошлого века совершенно новых объектно-ориентированных, визуальных технологий имитационного моделирования, резкое повышение параметров ПК, существенно расширило возможности методов имитационного моделирования.
Известна поговорка: «Дьявол кроется в деталях». Именно возможность учесть в имитационных моделях многие ранее не рассматриваемые детали существенно повысило практическую значимость МРІМ.
В связи с этим необходимо отметить, что наличие имитационной модели и обоснование с ее помощью выбранного варианта организации являются обяза-
8 тельными в странах ЕС в комплекте документов, подаваемых на рассмотрение для проектирования или модернизации нового производства, либо технологического процесса.1 Интеграция России во всемирную глобальную экономику, вступление в ВТО, безусловно, приведут к необходимости унификации процедур проектирования и модернизации производств.
Важность научного направления - имитационное моделирование признана и в нашей стране2
Успешное функционирование предприятия в далеко не всегда предсказуемых изменяющихся условиях внешней и внутренней среды требует полной мобилизации усилий по соответствующей адаптации. Дефицит финансовых ресурсов на предприятиях заставляет полностью использовать все внутренние резервы комплексного использования потенциала предприятия. Технологии имитационного моделирования могут оказать при решении этих проблем неоценимую помощь.
К настоящему времени разработаны системы имитационного моделирования, используемые для поддержки управления предприятиями многих важных отраслей.
Однако проблема разработки систем ИМ, базирующихся на применении новейших объектно-ориентированных визуальных инструментальных средств
Рыжиков Ю.И., Плотников A.M. Аналитический обзор материалов Второй
Всероссийской научно-практической конференции по имитационному моделирова
нию и его применению в науке и промышленности "Имитационное моделирование.
Теория и практика. ИММОД-2005". СПБ, 2005.
.
Федеральная целевая программа «Национальная технологическая база» на 2007-2011. Раздел VII «Технологии интеллектуальных технических систем», направление «Разработка технологий имитационного моделирования сложных технических и социально-технических систем». М.: Министерство промышленности и энергетики РФ, 2006.
9 и предназначенных для повышения эффективности управления промышленными предприятиями требует своего дальнейшего развития.
Цель и задачи исследования. Целью диссертационного исследования является разработка концептуальных положений по развитию ИМ управленческих процессов на промышленных предприятиях и разработка на их основе информационной системы для решения задач совершенствования управления предприятиями по производству обоев.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
- проанализировать состояние качества управления на предприятиях по
производству обоев и выявить критически важные управленческие задачи,
требующие применения МИМ;
проанализировать развитые в последние годы объектно-ориентированные визуальные инструментальные средства имитационного моделирования и выявить среди них наиболее адекватные задачам управления промышленными предприятиями, в частности - предприятиями по производству обоев;
разработать концепцию системы имитационного моделирования для решения задач совершенствования управления предприятиями по производству обоев в составе двух ключевых подсистем: подсистемы сбора и обработки статистических данных, необходимых для реализации алгоритмов имитационного моделирования, и подсистемы собственно имитационного моделирования;
на примере решения критически важных управленческих задач (по данным ОАО «Саратовские обои») показать эффективность применения МИМ;
разработать концепцию применения метода статистических испытаний (метод Монте-Карло) и соответствующее программное обеспечение (средствами новейших объектно-ориентированных визуальных инструментальных средств) для обеспечения достоверности результатов применения МИМ.
Объектом исследования являются системы имитационного моделирования, а также результаты их применения для поддержки процессов управления на промышленных предприятиях (в частности, на предприятиях по производству обоев).
Предметом исследования являются процессы управления промышленными предприятиями, требующие использования методов имитационного моделирования.
Методы исследования. Для решения поставленных задач использовались методы теории вероятностей и математической статистики для подготовки исходных данных, необходимых для реализации алгоритмов имитационного моделирования, метод объектно-ориентированного программирования средствами новейшей системы имитационного моделирования GPSS World.
Диссертационная работа выполнена в рамках п. 2.2 «Конструирование имитационных моделей как основы экспериментальных машинных комплексов и разработка моделей экспериментальной экономики для анализа деятельности сложных социально-экономических систем и определения эффективных направлений развития социально-экономической и финансовой сфер».
Научная новизна результатов, полученных в диссертационной работе, заключается в следующем:
- разработаны концептуальные положения применения методики процессного управления на предприятиях по производству обоев (а также на предприятиях других отраслей в случае существенной роли случайных факторов), включающие необходимость использования имитационных моделей, базирующихся на дискретно-событийном подходе, при решении критически важной задачи совместного планирования основного производства обоев и вспомогательного производства печатных форм, а также подготовку исходных данных для моделирования на основе информации, концентрируемой в базах данных корпоративных информационных систем;
на основе инструментального средства для имитационного моделирования GPSS World и пакета программ STATISTICA разработана система имитационного моделирования для решения задач совершенствования управления предприятиями по производству обоев, включающая подсистему сбора и обработки статистических данных, необходимых для реализации алгоритмов имитационного моделирования, и подсистему собственно имитационного моделирования;
с использованием статистических данных крупнейшего российского предприятия по производству обоев ОАО «Саратовские обои» проведено имитационное моделирование, позволившее спрогнозировать возникновение «узких мест» производства в случае увеличения объемов производства и выработать рекомендации по их устранению;
разработана концепция применения метода статистических испытаний (метод Монте-Карло) и соответствующее программное обеспечение (средствами GPSS World) для обеспечения достоверности результатов применения системы имитационного моделирования.
На защиту выносятся:
концептуальные положения применения процессного управления на предприятиях по производству обоев, включающие необходимость использования имитационных моделей при решении критически важной задачи совместного планирования основного производства обоев и вспомогательного производства печатных форм;
система имитационного моделирования для решения задач совершенствования управления предприятием по производству обоев, включающая подсистему сбора и обработки статистических данных, необходимых для реализации алгоритмов имитационного моделирования, и подсистему собственно имитационного моделирования, разработанную с использованием современного объектно-ориентированного визуального инструментального средства GPSS World;
результаты имитационного моделирования с использованием статистических данных ОАО «Саратовские обои», показавшие эффективность применения имитационного моделирования - в частности, для решения самых различных задач типа «что, если ...», например, планирование потребности в печатных формах при увеличении объема производства обоев;
концепция применения метода статистических испытаний (метод Монте-Карло) и соответствующее программное обеспечение (разработанное средствами GPSS World) для обеспечения достоверности результатов применения системы имитационного моделирования.
Теоретическая и практическая значимость результатов исследования. Теоретическая значимость результатов состоит в создании концепции поддержки управленческих решений на предприятиях по производству обоев на основе МИМ. Полученные результаты имеют значение также и для предприятий других отраслей промышленности в случае существенного значения факторов неопределенности внешней и внутренней среды.
Практическая значимость результатов исследования состоит в возможности применять разработанную систему имитационного моделирования для поддержки принятия управленческих решений на промышленных предприятиях (в частности, на предприятиях по производству обоев).
Апробация результатов исследования. Основные положения и результаты работы докладывались на 2-й Всероссийской научно-практической конференции по имитационному моделированию и его применению в науке и промышленности «Имитационное моделирование. Теория и практика. ИММОД 2005» (Санкт-Петербург, 2005), на 1-й Всероссийской научно-практической конференции «Информационный менеджмент: наука, практика, обучение», секция «Управление предприятием» (Самара, 2004), на научных конференциях Саратовского государственного социально-экономического университета (2004 - 2006 гг.).
13 По теме диссертации опубликовано 11 печатных работ объемом 4,9 п.л., в том числе, одна статья в журнале, рекомендованном ВАК РФ, одна монография (в соавторстве).
Разработанная система имитационного моделирования применяется в ОАО «Саратовские обои».
Структура и объем диссертации. Работа состоит из введения, трех глав, заключения и библиографического списка литературы.
СПИСОК РАБОТ, ОПУБЛИКОВАННЫХ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ
Статьи, опубликованные в изданиях, рекомендованных ВАК:
1. Ермошин Д.В. Совершенствование управления предприятиями обойной от
расли с использованием технологии имитационного моделирования. Вестник Сара
товского государственного социально-экономического университета. 2006, вып. 14(3),
Саратов, 2006 - 0,45 п.л.
Монографии:
2. Ермошин Д.В., Неклюдов В.А., Бочаров ЕЛ. Процессное управление предпри
ятием среднего бизнеса. Монография. Саратов, Саратовский государственный соци
ально-экономический университет, 2005 - 7,7 п.л., авторских - 2,5 п.л.
Статьи в других изданиях:
Бочаров ЕЛ., Ермошин Д.В. Проблемы перехода к процессному управлению на промышленном предприятии. Социально-экономическое развитие России. Проблемы, поиски, решения. Сборник научных трудов по итогам НИР СГСЭУ в 2004 году, с. 78-80. Издательский Центр СГСЭУ, Саратов, 2004 - 0,25 п.л.
Ермошин Д.В. Особенности внедрения интегрированных корпоративных информационных систем на обойном производстве ОАО «Саратовские обои». Проблемы социально-экономического развития России. Сборник научных трудов по итогам студенческих научных конференций в 2004 г. Секция «Информационные системы и технологии». Издательский Центр СГСЭУ, Саратов, 2004 - 0,2 п.л.
Ермошин Д.В., Бочаров ЕЛ. Управление производством на ОАО «Саратовские обои». Сборник трудов 1-й Всероссийской научно-практической конференции «Ин-
формационный менеджмент: наука, практика, обучение». Секция «Управление предприятием». ООО «Офорт», Самара, 2004, стр. 62-64 - 0,25 п.л.
Ермошин Д.В., Бочаров ЕЛ. Опыт имитационного моделирования работы цеха по изготовлению печатных форм для обойного производства предприятия. Вторая Всероссийская научно-практическая конференция по имитационному моделированию и его применению в науке и промышленности «Имитационное моделирование. Теория и практика. ИММОД 2005». Сборник докладов. Том 2. Секция 3. Практическое применение имитационного и комплексного моделирования и средств автоматизации моделирования. ФГУП ЦНИИТС, Санкт-Петербург, 2005. стр. 101-102, - 0,2 п.л.
Ермошин Д.В. Опыт внедрения системы управления производством на ОАО «Саратовские обои». Управление в социальных и экономических системах: сборник материалов III Международной научно-практической конференции. - Пенза: РИО ПГСХА, 2005, с. 15-16 - 0,2 п.л.
Ермошин Д.В., Ермошина О.С. Применение методов имитационного моделирования для управления производством. Информационно-вычислительные технологии и их приложения. - Пенза: РИО ПГСХА, 2005, с. 85-87 - 0,2 п.л.
Бочаров ЕЛ., Ермошин Д.В., Роль информационных технологий в управлении предприятием. Имитационное моделирование. В сборнике «Проблемы и перспективы совершенствования управления национальным экономическим потенциалом. Материалы международной научно-практической конференции, посвященной 75-летию образования Саратовского государственного социально-экономического университета (2-3 февраля 2006)», Саратов: СГСЭУ, 2006, с. 147-148 - 0,2 п.л.
Ермошин Д.В. Имитационное моделирование как метод анализа сложных систем. Социально-экономическое развитие России. Проблемы, поиски, решения. Сборник научных трудов по итогам научно-исследовательской работы Саратовского государственного социально-экономического университета. Саратов, 2005,0,3 п.л.
Ермошин Д.В. Оптимизация процессов управления производством путем применения методов имитационного моделирования. Математическое и информационное обеспечение экономической деятельности. Научный альманах. Посвящается 75-летию СГСЭУ. Саратов: Саратовский государственный социально-экономический университет, 2006. - 0,35 п.л.
ОАО «Саратовские обои» - крупнейший российский производитель обоев. Этапы развития. Современное состояние
Значительная часть фактического материала по обойной подотрасли, представленных и анализируемых в данной работе, относится к ОАО «Саратовские обои» - крупнейшему производителю обоев в РФ. Такого результата это предприятие добилось, восстановив производство в 1997 - 1998 гг фактически «с нуля».
Производство обоев на этом предприятии начато в 1972 году. В 1980 г. на предприятии была завершена реконструкция, которая позволила ему стать самым крупным производителем обоев бывшего СССР (установленные мощности выпускали 73 млн. усл. рулонов обоев в год).
В 1993 г. Саратовская обойно-картонная фабрика была приватизирована трудовым коллективом и в настоящее время является ОАО «Саратовские обои».
В 1997 г. на кредит Европейского банка реконструкции и развития (ЕБРР) в сумме 850 тыс. USD была смонтирована и сдана в эксплуатацию турецкая линия по производству дуплексных обоев.
В 2003-2004 г. был проведено изготовление и модернизация оборудования для производства обоев с акриловой пеной.
В настоящий момент продукция ОАО «Саратовские обои» представлено на рынке дуплексными, моющимися, гофрированными обоями, а также пенообоя-ми.
По данным Российской ассоциации производителей обоев (Рособои) в 2005 г. Компания произвела 13 834 тыс. рулонов обоев, что на 4% больше, чем в 2004 г. (13 288 тыс. рулонов), но на 23% меньше, чем по итогам 2003 г (18 007 тыс. рулонов).
По данным ассоциации Рособои, доля Компании среди российских производителей в 2005 г. составила 23% (рис. 1.10), в 2004 г. - 22% (26% по данным Росстата).
В структуре производства обоев в 2005 г. (рис. 1.11) преобладали бумажные обои дуплекс (50%о или 6 917 тыс. рулонов) и симплекс (40% или 5 534 тыс. рулонов), далее следуют виниловые обои (10%) или 1 383 тыс. рулонов).
На ОАО «Саратовские обои» существует два производства: - основное производство обоев (два цеха, в каждом цехе примерно 10 работающих печатающих машин); - вспомогательное производство - производство печатных форм, использующихся при печати обоев (один цех).
Очевидно, что эти производства совершенно различны по характеру технологических процессов. Если основное производство имеет много общего с полиграфическим, то на вспомогательном производстве имеются лазерно-гравировальные установки, токарные станки, что делает это производство близким скорее к металлообрабатывающим. Возникает вопрос: какова необходимость в содержании на предприятии такого, казалось бы, непрофильного актива?
Дело в том, что качество выпускаемых обоев во многом зависит от качества печатных форм. Печатные формы недолговечны (срок службы составляет 40 - 70 рабочих смен, причем величина эта случайна и характеризуется высокой степенью вариабельности), поэтому необходима их частая замена. Важно отметить, что печатный вал (форма) далеко не всегда идет целиком в брак. Во многих случаях его можно использовать как заготовку для изготовления нового вала.
Вторым важным фактором является частая сменяемость рисунка и цветовой гаммы выпускаемых обоев (это фактор типичен для товаров широкого потребления). Таким образом, предприятию выгодно не заказывать печатные валы у стороннего субподрядчика, а наладить их производство у себя. Только в этом случае оно сможет оперативно реагировать на требования рынка.
При печати обоев рисунок наносится на бумагу посредством печатных форм. Последняя представляет из себя металлический вал цилиндрической формы с резиновым либо монотановым покрытием или без него, на котором выгравирован узор рисунка. Общая схема обоепечатной машины представлена рис. 1.18.
Принцип работы обоепечатной машины следующий. Красконаносной вал, погруженный в резервуар с краской, переносит ее на анкражный вал. Его поверхность может иметь различную текстуру, что позволяет регулировать путем подбора анкражного вала объем краски, снимаемой с красконаносного вала и, таким образом, изменять насыщенность цвета обоев. Анкражный вал, в свою очередь, соприкасаясь с печатным валом, передает ему необходимое количество краски для получения требуемого оттенка на бумаге. Печатный вал переносит краску на бумагу. В зависимости от типа обоепечатной машины печатный вал может иметь мягкое покрытие (резина, монотан) либо жесткое (сталь) для технологии высокой и глубокой печати соответственно. Также в зависимости от типа машины может использоваться стальной тиснильный вал в паре с бумажным прижимным для тиснения рисунка на бумаге.
Обойное производство использует восемь видов обоепечатных машин, на каждом из которых функционирует порядка десяти типов валов, обеспечивающих процесс печати рисунка. Однако наибольшее влияние на качество выпус каемых обоев оказывают печатные валы или печатные формы, которые наносят краску непосредственно на бумагу. Именно печатные формы являются наиболее дорогостоящими и наименее износостойкими из всех типов валов, используемых в процессе производства обоев вследствие большого количества мелких элементов рисунков, выгравированных на их поверхности. Поэтому наибольший интерес представляет рассмотрение именно этих типов валов.
Процесс изготовления печатной формы можно разделить на три этапа: производство металлического сердечника, нанесение на его поверхность резинового или монотанового покрытия (производство заготовки) и гравирование на поверхности сердечника, либо заготовки, рисунка. Следует отметить, что существуют стальные печатные формы, у которых отсутствует резиновое либо монотановое покрытие, т.е. рисунок выгравирован непосредственно на металле, а, следовательно, у них отсутствует стадия заготовки. При формировании прогноза загрузки производственных мощностей необходимо будет также учитывать, что покрытие резиной сердечника производится сторонними субподрядчиками, а монотаном - силами участка по производству печатных форм фабрики. Нанесение рисунка на поверхность сердечника либо заготовки осуществляется методом лазерной гравировки либо сторонним субподрядчиком либо силами самой фабрики, для чего имеются три лазерных гравировальных установки, две из которых (с газоразрядным лазером) предназначены для прожига узора на резиновом или монотановом покрытии, одна (с твердотельным лазером) -для гравировки на металлической поверхности.
Основные функции процессного менеджмента
Использование преимуществ и возможностей рыночной экономики на современном этапе во многом определяется тем, насколько хозяйственный механизм менеджмента соответствует конкретным историческим условиям интенсификации материального производства. Хозяйственный механизм менеджмента представляет собой совокупность методов и форм управления системой эко номико-организационных мероприятий, обеспечивающих эффективность производства и социально-экономическое развитие трудового коллектива предприятия.
Важнейшее значение имеет характеристика хозяйственного механизма с позиций тех производственных отношений, которые в нем отражаются. Выделяют экономические отношения, которые выражаются в функциях менеджмента производственно-хозяйственной деятельностью; организационной структуре предприятия; методах стимулирования и ответственности, а также в правовых отношениях, закрепляющих действенность хозяйственных операций. Каждое из них имеет относительно самостоятельное значение, но реально функционирующий хозяйственный механизм представляет собой интегрированное единство. Настройка хозяйственного механизма осуществляется за счет соответствующей организации элементов хозяйственного механизма менеджмента - экономико-организационных мероприятий. Экономико-организационное мероприятие - это локализованная во времени и пространстве процедура создания некоторого элемента хозяйственного механизма менеджмента, который характеризует достижение заданной цели на определенной стадии производства (рабочее место, технологическая операция, технологический передел и т.д.) и обладает организационно-экономическими свойствами изменения его существующего состояния.
Анализ системы экономико-организационных мероприятий предприятия в разрезе технико-экономических показателей дает основание для представления структуры менеджмента в виде контура управления предприятием как экономическим объектом, а его составляющими являются основные функции менеджмента.
Функция в общепринятом (не сугубо математическом) смысле означает действие или воздействие. С позиции методологии менеджмента под функцией понимается устойчивая группа процессов, задач, основанных на профессиональном и функциональном разделении труда и выполняемых определенным звеном организационной структуры предприятия.
Управленческая деятельность в организационных структурах может рассматриваться как кибернетический процесс или как экономико-организационное управление коллективом людей.
В первом случае управление представляется как процесс сбора, передачи и переработки информации, который разделяется на ряд последовательных действий или функций управления, образующих контур управления экономическим объектом.
Таким образом, под контуром (схемой) управления экономическим объектом понимается рациональная последовательность взаимосвязанных и взаимообусловленных функций процессуального управления, осуществляющих эффективную производственно-хозяйственную деятельность предприятия и социальное развитие коллектива.
Анализ многих литературных источников [71,72,73] по вопросам применения вычислительной техники в менеджменте предприятий среднего бизнеса обосновывает следующий состав функций процессуального управления: оперативный, финансовый и статистический учет; планирование; контроль; анализ; регулирование; организация; принятие управленческого решения.
Из перечисленных функций схемы процессного управления: учет, планирование, регулирование и принятие управленческого решения отражают измерение и непосредственное воздействие на экономический объект.
Функция "Учет" фиксирует количественные и качественные параметры состояния экономического объекта на фактической траектории движения экономического объекта.
Функция "Планирование" является управляющей, так как задает плановую траекторию движения экономического объекта к намеченной цели на определенный временной период.
Структура моделирующего алгоритма метода имитационного моделирования
Для того, чтобы быть реализованной на ПК, любая математическая модель должна быть преобразована в моделирующий алгоритм. Это, конечно же, относится и к случаю МИМ (рис. 2.2).
Однако моделирующий алгоритм МИМ имеет свои особенности. Важнейший блок алгоритма - собственно имитационная модель (в литературе этому блоку даются также и другие названия, например, авторы [3] назы вают ее «формализованная схема процесса», что, по нашему мнению нисколько не улучшает понимания - ведь модель по сути и является формализованной схемой процесса).
Имитационная модель описывает потоки элементарных событий, происходящих с элементарными экономическими единицами, составляющими исследуемую систему. Она позволяет для любых заданных входных факторов модели (вектор детерминированных входных факторов а , вектор случайных входных факторов у) вычислить значения интересующих нас выходных характеристик (вектор выходных характеристик W ).
Детерминированные входные факторы модели могут быть константами (статическая модель входов), либо переменными (динамическая модель входов). В последнем случае предполагаем, что входные факторы изменяются по известному закону a(t).
Модели случайных входов реализуются программными датчиками случайных чисел, т.е. специальными программами, позволяющими генерировать последовательности случайных чисел, неотличимых от случайных. Они имитируют поступление на вход изучаемой системы случайных воздействий. Эти случайные воздействия задаются известными законами распределения плотности вероятности F(y). В общем случае эти законы распределения являются функциями времени - может меняться либо сам вид закона, либо параметры закона распределения, важнейшие из которых - математическое ожидание и дисперсия.
Каждый расчет вектора выходных характеристик W при задании на входе некоторой реализации вектора случайных входных факторов у также представляет собой единственную реализацию случайных величин - компонент вектора W. Одна реализация не может характеризовать процессы в исследуемой системе. Необходимо осуществить значительное количество таких реализаций. Только в этом случае значения рассчитываемых выходных характеристик обретут статистическую устойчивость. Задача, поставленная перед моделью выхода, состоит в накоплении, обработке и анализе полученных случайных результатов.
Описанный подход представляет собой не что иное, как известный метод статистических испытаний или метод Монте-Карло [22,48]. Суть метода состоит в том, что вместо описания случайных явлений аналитическими зависимостями проводится «розыгрыш» случайного явления с помощью некоторой программно реализуемой процедуры, которая дает случайный результат. С помощью такого «розыгрыша» получают одну реализацию случайного явления. Далее такой «розыгрыш» проводится многократно, накапливается статистический материал. Этот материал обрабатывается теми же методами, что и материал, получаемый в результате реальных экспериментов. Метод Монте-Карло, как хорошо известно, показал свою эффективность при решении детерминированных задач. Поэтому переход к стохастическим задачам не вызывает серьезных принципиальных изменений в моделирующем алгоритме. Это - важнейшее достоинство метода. Впрочем, у метода Монте-Карло, собственно, и нет каких-либо серьезных конкурентов.
Метод Монте-Карло в алгоритме, представленном на рис. 2.2, реализуется путем многократного просчета значений выходных характеристик W при постоянных значениях детерминированных факторов а и различных значениях случайных факторов у. Последние «разыгрываются» с помощью датчиков случайных чисел в соответствии с законами распределения. Таким образом, в моделирующем алгоритме (рис. 2.2) образуется «цикл по у». Важнейшей частью модели выхода является подпрограмма планирования эксперимента на ПК. Основная задача этой подпрограммы - определить необходимое для получения устойчивых результатов количество случайных реализаций вектора входных случайных факторов у.
Таким образом, этапы применения метода статистических испытаний таковы [22,48]: 1. Определить, что собой будет представлять испытание или розыгрыш. 2. Определить, какое испытание является успешным, а какое - нет. 3. Провести большое количество испытаний. 4. Обработать полученные результаты статистическими методами и рассчитать статистические оценки искомых величин. Имитационная модель может применяться для решения задачи оптимизации исследуемой экономической системы [3]. В этом случае необходимо ввести в рассмотрение критерий оптимальности Е (либо несколько критериев Ек, если оптимизационная задача многокритериальная) и вектор переменных управления х. Очевидно, что этот вектор будет детерминированным. Очевидно, что критерий оптимальности Е является функцией вектора выходных характеристик W, который в свою очередь, зависит от х.
Теоретические основы нахождение вероятностных распределений по наблюдаемым данным
Любая современная система имитационного моделирования позволяет пользователю применять практически все известные законы распределения как непрерывных, так и дискретных случайных величин. Задача экономиста-исследователя заключается в том, чтобы по данным наблюдения экономических процессов найти наиболее близкий (т.е. соответствующий экспериментальным данным) закон распределения случайной величины.
Процедуру, позволяющую подобрать распределение, которое с достаточной степенью точности описывает наблюдаемые данные, называют подгонкой (английский термин fitting, поскольку проводится подгонка распределений, то используется термин distribution fitting). Такая процедура реализована в наибо лее известном пакете статистических программ STATISTICA 5.5 [48], а также и в других более поздних версиях этого пакета. Аналогичные подпрограммы -неотъемлемая часть любого серьезного статистического пакета, например, STATGRAF. Однако использовать такие пакеты программ как "черный ящик" нельзя - необходимо подробно разобраться с применяемыми методиками и выбрать наиболее отвечающую поставленным задачам.
Итак, имея значения переменной у, мы проверяем гипотезу, согласно которой распределение у описывается вероятностным законом F , например, законом Пуассона для дискретных случайных величин.
Одним из популярных и простых критериев согласия наблюдаемых дан у ных с гипотезой является критерий х (хи-квадрат) Пирсона [52].
Изложим идею этого критерия для дискретной случайной величины Y, принимающей значения У],у2 —,Ук- Предположим, что произведено п независимых опытов, в каждом из которых случайная величина Y приняла определенное значение. На основе этих данных составлен статистический ряд распределения случайной величины Y:
Мы выдвигаем гипотезу Н, состоящую в том, что случайная величина Y имеет ряд распределения: по где pj,...,pk - значения вероятностей, вычисленные согласно некоторому теоретическому закону. Отклонения экспериментальных частот р( от теоретических р{ мы объясняем случайными причинами.
В качестве меры расхождения R между гипотетическим распределением (3.18) и статистическим (3.17) при использовании критерия % берется сумма квадратов отклонений pi - pt статистических вероятностей pi (их можно назвать «экспериментальными вероятностями») от гипотетических p.. Эту сумму надо брать с некоторыми весами ct: R = tci(Pi Pi)2- (ЗЛ9)
Коэффициенты ci вводятся потому, что отклонения, относящиеся к разным значениям pi, нельзя считать равноправными по значимости. Дело в том, что одно и то же по абсолютной величине отклонение р{ - р{ может быть малозначительным, если сама вероятность pt велика, и очень заметным, если она мала. Поэтому многие авторы [52-54] предлагают взять веса ct обратно пропорциональными вероятностям р(. Теперь необходимо решить вопрос с коэффициентом пропорциональности.
Пирсоном было доказано [52-54], что, если определить с,=—, (3.20) Pi то при большом числе опытов п закон распределения величины R обладает следующим свойством: он практически не зависит от закона распределения случайной величины Y и мало зависит от числа опытов п, а зависит только от числа значений случайной величины к и при увеличении п приближается к распределению %2. Ill При таком выборе коэффициентов сі мера расхождения R обычно так и обозначается х X2=»t(Pi-Pi)2/Pi (3-21) Если ввести п под знак суммы и учесть, что p. = nt / п, где п{ - число к значений в /-М разряде (z = 1,2,...,к), причем и;. = к, получим i=i R = x2 = t(ni nPi)2/(w) (3-22) /=;
Распределение %2 получается следующим образом. Пусть имеется п независимых одинаково распределенных нормальных случайных величин Х1,Х2,...,Хп с математическими ожиданиями, равными нулю и дисперсиями, равными 1. Обозначим сумму квадратов этих величин x2=Y,xt (3-23) 2 2 Закон распределения этой случайной величины % называется «X распределением» [52-54]. Таблицы этого распределения имеются в любом учебнике по математической статистике [52-54], а также в пакетах статистических программ.
Таким образом, как только Пирсон доказал, что выражение для R удовлетворяет перечисленным свойствам, сразу же появилась возможность использовать «X2- распределение».
